МАРКЕТИНГ
MAX ·
Look-alike аудитории
Как правильно готовить исходные базы для обучения рекламных алгоритмов
Look-alike — это поиск новых клиентов, похожих на ваших существующих. Алгоритм анализирует вашу базу и находит людей с такими же признаками. Но если база собрана из случайных людей, алгоритм учится не на тех. На выходе — дорогие лиды и слитый бюджет. Всё начинается с качества исходника.
Вот 4 правила подготовки базы для look-alike, которые экономят деньги.
✅ Берите только «золотой» сегмент, а не всех подряд
Не загружайте всех, кто когда-либо оставил заявку. Алгоритм должен учиться на тех, кто дошёл до оплаты и остался доволен. Если в базе 10% случайных — это шум. Если 50% — вы обучаете алгоритм искать нецелевых.
✅ Уберите случайных покупателей и «халявщиков»
Клиенты, которые купили один раз по промокоду и ушли, — не ваша целевая аудитория. Те, кто пришёл за бесплатным лид-магнитом и не купил, — тоже. База для look-alike должна состоять из людей с высокой ценностью, а не из всех, кто когда-то коснулся вашего бренда.
✅ Используйте данные о качестве клиента, а не только о факте покупки
Чем больше параметров вы передаёте в алгоритм, тем точнее он найдёт похожих. Имя, телефон, email — базовый минимум. Если можете добавить сумму покупки или частоту — добавьте. Алгоритм учитывает это при поиске.
✅ Очищайте базу от дублей и мусора
Проверьте: нет ли в базе повторяющихся записей, тестовых данных, ботов, пустых полей. Каждая ошибка в исходных данных снижает точность look-alike. Очистка — не формальность, а базовая гигиена перед загрузкой.
💡 Лайфхак
Создайте отдельную базу «VIP-клиенты»: те, кто купил дважды и больше, или чек выше среднего. Загружайте её как источник для look-alike. Алгоритм найдёт людей, готовых платить много, а не просто кликать. Это самая эффективная база для обучения.
@marketing_business_freelance
